ML .NET 二手车价格预测之评估（三）

zLulus

已于 2022-03-17 07:48:57 修改

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分类专栏： C# 文章标签： .net 机器学习深度学习

于 2022-03-17 07:48:43 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_23050697/article/details/123520452

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该博客介绍了使用ML.NET进行二手车价格预测模型的评估过程。文章提到，在模型训练后，通过RegressionCatalog.Evaluate方法进行评估，并且应当使用与训练时相同的方法。还提到了ML.NET提供的多种训练算法，并给出了评估方法RegressionMetrics以及相关资源链接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在模型生成后，可以通过Evaluate方法进行评估

//注意，这里使用txt或者tsv格式的文件
string testCsvPath = Path.Combine(AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory, "TrainData", "test-data2.txt");
string modelDirectory = Path.Combine(AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory, "Model");
string modelPath = Path.Combine(modelDirectory, "UsedCarsPricePredictionMLModel.zip");

MLContext mlContext = new MLContext(seed: 0);

ITransformer loadedModel = mlContext.Model.Load(modelPath, out _);

var testDataView = mlContext.Data.LoadFromTextFile<ModelInput>(testCsvPath, hasHeader: true);
//https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/microsoft.ml.data.regressionmetrics?view=ml-dotnet&WT.mc_id=DT-MVP-5003010
var testMetrics = mlContext.Regression.Evaluate(loadedModel.Transform(testDataView), labelColumnName: "Price");

//获取模型的绝对损失
vm.MeanAbsoluteError = testMetrics.MeanAbsoluteError;
/

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